package:gganimate
update2019-01-07 22:46:49
はじめに
gganimateでは ggplot2の記法でアニメーションを作成することが可能である. 具体的には次の記法を提供している.
transition_*()view_*()shadow_*()enter_*() / exit_*()ease_aes
実験
Example
transition sate
離散的な状態を連続的に表現する方法. facet_wrapに近く，表現している軸とは別の軸で連続的に フレームを変化させていく.
library(ggplot2)
library(gganimate)
library(gifski)
library(tidyverse)
ggplot(mtcars, aes(factor(cyl), mpg)) +
geom_boxplot(aes(colour = factor(gear))) +
transition_states(
gear,
transition_length = 2, # 変化にかかる相対時間
state_length = 1 # ある状態を止めておく相対長さ
) +
enter_fade() +
exit_shrink() +
ease_aes('sine-in-out')
transition filter
フィルタをいろいろと設定して， そのフィルタを適用した状態を表現していく方法. あまりtransition_length, filter_lengthの使い方がわからない…． おそらくアニメーションに係る時間の設定だとは思うが．
ggplot(iris, aes(Petal.Width, Petal.Length, colour = Species)) +
geom_point() +
transition_filter(
transition_length = 2,
filter_length = 1,
Setosa = Species == 'setosa',
Long = Petal.Length > 4,
Wide = Petal.Width > 2
) +
ggtitle(
'Filter: {closest_filter}',
subtitle = '{closest_expression}'
) +
enter_fade() +
exit_fly(y_loc = 0)
transition time
# Removing a time point will prolong the tweening between neighbouring time
# points so the time dimension stays linear
airquality_missing <- airquality[airquality$Day <= 10 | airquality$Day >= 20, ]
anim1 <- ggplot(airquality_missing, aes(Day, Temp)) +
geom_point(aes(colour = factor(Month))) +
transition_time(Day)
anim1
transition reveal
どうやらtrnasition_timeはちゃんとした 時系列データでないとだめなようだ． 適当な\(x\)軸に対してはtransition_revealを使う.
anim <- ggplot(airquality, aes(Day, Temp, group = Month)) +
geom_line() +
transition_reveal(Day)
anim
# Points can be kept by giving them a unique group and set `keep = TRUE` (the
# default)
anim2 <- ggplot(airquality, aes(Day, Temp, group = Month)) +
geom_line() +
geom_point(aes(group = seq_along(Day))) +
geom_point(colour = 'red', size = 3) +
geom_text(aes(label = Month), size = 15) +
transition_reveal(Day) +
geom_line()
anim2
transition layer
transition components
なんとなくわかるんだけど，正直わからない． わからないとは言いたくないのだけれども，正直わからない． 眠いのからだとは思うが…
data <- data.frame(
x = runif(10),
y = runif(10),
size = sample(1:3, 10, TRUE),
time = c(1, 4, 6, 7, 9, 6, 7, 8, 9, 10),
id = rep(1:2, each = 5)
)
ggplot(data, aes(x, y, group = id, size = size)) +
geom_point() +
transition_components(time, range = c(4, 8))
ggplot(data, aes(x, y, group = id, size = size)) +
geom_point() +
transition_components(time, enter_length = 2, exit_length = 2) +
enter_grow() +
exit_fade()